一種面向服務器負載數(shù)據(jù)的HTM高效異常檢測方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202210035627.5 申請日 -
公開（公告）號 CN114386601A 公開（公告）日 2022-04-22
申請公布號 CN114386601A 申請公布日 2022-04-22
分類號 G06N3/08（2006.01）I;G06F11/34（2006.01）I 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 朱博;袁云燕;左翌;張雨釗 申請（專利權）人 江蘇瑞祥科技集團有限公司
代理機構 南京智造力知識產(chǎn)權代理有限公司 代理人 張明明
地址 212000江蘇省鎮(zhèn)江市潤州區(qū)竹林路8號
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種面向服務器負載數(shù)據(jù)的HTM高效異常檢測方法，提高了HTM面對海量服務器負載數(shù)據(jù)時的訓練效率，增加模型的在線工作能力。系統(tǒng)通過編碼散列了服務器負載數(shù)據(jù)的空間特征，通過空間池訓練形成了服務器負載數(shù)據(jù)的微柱稀疏分布表征，借助于基于活躍微柱的時間池訓練，對服務器負載數(shù)據(jù)模式進行抽取和記憶，為后續(xù)的異常判定提供上下文環(huán)境的支持。本發(fā)明提出的基于活躍微柱的時間池訓練算法，延遲了預測功能發(fā)生的時間，縮小了預測的范圍，大幅度提高了系統(tǒng)的訓練速度，同時提出的學習細胞生成規(guī)則，能夠讓時間池訓練算法不僅可以對歷史模式進行強化記憶，而且對當前時刻的數(shù)據(jù)模式也能形成有效記憶。